基于机器学习的赤水河中下游水位预测研究

基于机器学习的赤水河中下游水位预测研究

论文摘要

该文利用2015、2016年5—10月赤水河沿岸的茅台站、二郎站、赤水站3个水文监测站以及赤水站、习水站两个气象站逐小时采集存储的水文气象数据,基于多元线性回归、岭回归和套索回归3种机器学习方法,构建预测赤水河中下游未来6 h水位趋势的模型。结果表明,基于机器学习的方法可以较好的预测赤水河中下游未来6 h的水位情况,而利用72 h滞后量作为输入集的LASSO回归模型能取得RMSE为0.192 m的预测效果。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 资料与方法
  • 3 结果分析
  • 4 小结
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 翁玲,谢强,陈宇,管杰

    关键词: 水位预测,机器学习,回归

    来源: 中低纬山地气象 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 地球物理学

    单位: 贵州省贵阳市气象局,贵州省仁怀市气象局,电子科技大学

    分类号: P338;P332

    页码: 24-28

    总页数: 5

    文件大小: 3178K

    下载量: 111

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